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MTZ - Motortechnische Zeitschrift
Erschienen in:

01.10.2020 | Forschung

Prädiktive Fahrzeugdiagnose durch maschinelles Lernen

verfasst von: Mathias Kohlhase, Ferit Küçükay, Roman Henze, Can Yilmaz

Erschienen in: MTZ - Motortechnische Zeitschrift | Ausgabe 10/2020

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Auszug

Verschleißvorhersagen auf Basis online erhobener Fahrzeugdiagnosedaten bieten ein hohes Potenzial, um die Wartung von Fahrzeugen zukünftig planbarer zu machen. An der Technischen Universität Braunschweig wurde in Kooperation mit Volkswagen Nutzfahrzeuge eine Methodik entwickelt, mit der es möglich ist, den Verschleißzustand von Bauteilen zu diagnostizieren und einen Defekt vorherzusagen, bevor ein Liegenbleiber entsteht. Das erste Bauteil im Forschungsfokus ist ein mechanisches Bauteil, der Keilrippenriemen. …
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Metadaten
Titel
Prädiktive Fahrzeugdiagnose durch maschinelles Lernen
verfasst von
Mathias Kohlhase
Ferit Küçükay
Roman Henze
Can Yilmaz
Publikationsdatum
01.10.2020
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
MTZ - Motortechnische Zeitschrift / Ausgabe 10/2020
Print ISSN: 0024-8525
Elektronische ISSN: 2192-8843
DOI
https://doi.org/10.1007/s35146-020-0291-z

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